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from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_ollama.llms import OllamaLLM

# 翻譯方法
def translate(language,text):
# 1. 創(chuàng)建提示詞模板
system_template = "Translate the following into {language}:"
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
('system', system_template),
('user', '{text}')
])

# 2. 創(chuàng)建本地大模型
model = OllamaLLM(model="llama3.1")

# 3. 創(chuàng)建解析器
parser = StrOutputParser()

# 4. 創(chuàng)建鏈
chain = prompt_template | model | parser

#5. 調(diào)用鏈
result = chain.invoke({"language": language,"text":text})

return result

定義接口輸入和返回數(shù)據(jù)格式

從這里就可以看到代碼比Flask簡潔得多，這才是代碼應(yīng)有的樣子。

# 導(dǎo)入FastAPI和Pydantic

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel, Field



# 定義一個Pydantic模型來校驗(yàn)輸入的JSON數(shù)據(jù)

class query_model(BaseModel):

    lang: str = Field(min_length=2, max_length=20, description="語言名稱" )

    text: str = Field(min_length=2, max_length=500, description="待翻譯的文本" )



from enum import Enum

# 操作結(jié)果枚舉

class code_enum(str,Enum):

    OK = 'ok'

    ERR = 'error'



# API返回的消息體

class response_model(BaseModel):

    code: code_enum = Field(description="操作結(jié)果" )

    desc: str = Field(description="具體內(nèi)容" )

定義接口和路由

使用@app可以指定接口路由、返回的消息體格式，接口方法內(nèi)部的注釋可以被渲染生成playground。

# 創(chuàng)建一個FastAPI實(shí)例

app = FastAPI()



# 創(chuàng)建一個處理POST請求的端點(diǎn)

@app.post("/trans/", response_model=response_model)

async def translate_api(query: query_model):

    """

    翻譯文本。



    參數(shù):

    - Query: 翻譯請求內(nèi)容。



    返回:

    - Query: 測試

    """



    try:

        r = translate(query.lang.strip(),query.text.strip())

        return response_model(code=code_enum.OK,desc=r)

    except Exception as e:

        return response_model(code=code_enum.ERR,desc=str(e))

啟動API

import uvicorn



if __name__ == '__main__':

    # 交互式API文檔地址：

    # http://127.0.0.1:5001/docs/ 

    # http://127.0.0.1:5001/redoc/



    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5001)